AC自动机
一直想写AC自动机了
但是考虑到学习AC自动机之前
还需要一点其他的知识的基础
于是我先补充好了Trie树和KMP的blog
如果以上两个知识点没有学好的话
请先学习这两个知识点再来学习AC自动机
Trie（字典树）
KMP算法
如果能够解决上面的两个 算法/结构 那么，
欢迎继续学习AC自动机
首先我们要知道AC自动机是干什么用的。
大家都知道KMP算法是求单字符串对单字符串的匹配使用的
（因为我默认你们上面的两个东西都学好了）
那么，多个字符串在一个字符串上的匹配怎么办？
举例子永远是最好的
求 abab 在 abababbabbaabbabbab 中出现了几次
很明显，求出abab的next数组，然后进行KMP的匹配即可出解。
2. 求 aba aca bab sab sba 在字符串 asabbasbaabbabbacaacbscbs 中总共出现了几次。 嗯嗯嗯。。。 这个要怎么办？ 每次对一个需要匹配的串求一次next数组，然后一次次去匹配？ 显然，这样变得很慢很慢了。。。 如果需要匹配的串很多很多的话。。。。。 不敢想象。。，，
那么，我们要如何解决这类问题呢？
恩，AC自动机。
常规而言，看看AC自动机是啥玩意
以下来自某度某科：
Aho-Corasick automation，该算法在1975年产生于贝尔实验室，是著名的多模匹配算法。
好吧，这个说了跟没说似的（就象征意义的看一下吧）
正式开始，我们来讲解AC自动机
AC自动机需要提前知道所有的需要匹配的字符串
例如
say she shr her
那么第一步
把它们构建成一棵Trie树
灰色的结点代表一个单词的结尾
第一步应该是最简单的一步之一
只需要构建一棵Trie树即可
（再说一遍，如果前面两个东西没学好，先去学习完再继续学习AC自动机）
接着是第二步，也就是最重要的一步。
构建失配指针
这一步很KMP算法中的next数组是类似的，通过跳转来省略重复的检查。
那么要如何构建呢？
我先把构建好的放出来。
恩恩
我知道我画的图很丑很丑很丑
并不要在意那些奇怪的颜色问题
虽然画在了这里，，，，但是
并不知道怎么求对不对。。
我们先看看这个指针是要干什么吧。
每次沿着Trie树匹配，匹配到当前位置没有匹配上时，直接跳转到失配指针所指向的位置继续进行匹配。
所以，这个Trie树的失配指针要怎么求？
dalao们的blog告诉我们
Trie树的失配指针是指向：沿着其父节点 的 失配指针，一直向上，直到找到拥有当前这个字母的子节点 的节点 的那个子节点
感觉听起来很复杂吧。。。。
我也是这么觉得的
但是
自己画一下图就好了
值得一提的是，第二层的所有节点的失配指针，都要直接指向Trie树的根节点。
我也觉得我自己讲的很复杂。。。。。
怎么说呢，求失配指针是一个BFS的过程
需要逐层扩展（因为要用到父节点的失配指针）
所以，觉得每一次求失配指针都需要沿着之前的失配指针走一遍？
显然并不需要
那么怎么办？
这里看代码，自己理解一下（画图就是学习AC自动机的诀窍）
void Get_fail()//构造fail指针
{
queue<int> Q;//队列
for(int i=0;i<26;++i)//第二层的fail指针提前处理一下
{
if(AC[0].vis[i]!=0)
{
AC[AC[0].vis[i]].fail=0;//指向根节点
Q.push(AC[0].vis[i]);//压入队列
}
}
while(!Q.empty())//BFS求fail指针
{
int u=Q.front();
Q.pop();
for(int i=0;i<26;++i)//枚举所有子节点
{
if(AC[u].vis[i]!=0)//存在这个子节点
{
AC[AC[u].vis[i]].fail=AC[AC[u].fail].vis[i];
//子节点的fail指针指向当前节点的
//fail指针所指向的节点的相同子节点
Q.push(AC[u].vis[i]);//压入队列
}
else//不存在这个子节点
AC[u].vis[i]=AC[AC[u].fail].vis[i];
//当前节点的这个子节点指向当
//前节点fail指针的这个子节点
}
}
}
如果你仔细的画画图
就会发现上面是一种很巧妙的构建方式
并不需要沿着失配指针向上移动。
嗷。。。。
失配指针写完了。。。
最后直接写匹配？？？
这个我觉得没有必要贴代码
直接讲述一下即可
首先，指针指向根节点
依次读入单词，检查是否存在这个子节点
然后指针跳转到子节点
如果不存在
直接跳转到失配指针即可
AC自动机差不多就到这里
三个模板题我放一下链接，大家可以自己查阅一下完整代码
upd:2018.3.28
啊，这篇文章是去年暑假写的
我果断的更新一下。
重新描述一下关于\(fail\)指针的理解
\(fail\)是失配指针，注意是失配
意味着，如果我此时匹配失败，那么，我们就要到达这个指针指向的位置继续常数匹配
所以，我们可以将失配指针指向的的节点理解为：
当前节点所代表的串，最长的、能与后缀匹配的，在\(Trie\)中出现过的前缀所代表的节点。
所以，\(fail\)指针类似于\(kmp\)的\(next\)数组，只不过由单串变为了多串而已。
我们很明显的看到之前的构建方法是把\(Trie\)树补全，变成了\(Trie\)图
虽然很好写，但并不是试用所有情况下，有的时候需要保留原来的\(Trie\)树的结构
此时就需要沿着\(fail\)进行寻找学完回文树之后对这类玩意有感觉多了
所以，我重新提供一个真正的\(AC\)自动机的代码
这份代码因为转移试用了\(map\)记录，因此有一些\(STL\)的操作
void BuildFail()
{
queue<int> Q;
for(it=t[0].son.begin();it!=t[0].son.end();++it)Q.push(it->second);
while(!Q.empty())
{
int u=Q.front();Q.pop();
if(!t[u].son.size())continue;
for(it=t[u].son.begin();it!=t[u].son.end();++it)
{
int v=it->second,c=it->first,p=t[u].ff;
while(p&&!t[p].son[c])p=t[p].ff;
if(t[p].son[c])t[v].ff=t[p].son[c];
Q.push(v);
t[v].fl|=t[t[v].ff].fl;
}
}
}
